임용 서울대 교수 "글로벌 AI 거버넌스, 한국이 이끌어야"
"우리 AI 기술은 세계에서 얼마 안되는 거대언어모델(LLM)을 자체 생산하는데서 볼 수 있듯 경험과 기반이 갖춰진 상태입니다. 거버넌스 분야에서의 글로벌 논의 역시 대한민국이 주도하도록 성심성의껏 지원하는 것이 제 목표입니다." 서울대학교 법학전문대학원 임용 교수는 지난 12일부터 이틀간 개최된 '서울 AI 정책 컨퍼런스 2024(Seoul AI Policy Conference)'에 참가한 후 기자와 만나 이같은 포부를 밝혔다. 그는 행사를 주최한 서울대 AI 정책 이니셔티브(SAPI) 총책임자로, 지난 20년간 변호사·로스쿨 교수로서 활동하며 국제 AI 거버넌스 이슈들을 연구해왔다. SAPI가 서울대학교 인공지능신뢰성 연구센터(CTAI)와 함께 주최한 이번 행사에는 60명이 넘는 연사가 참여했다. 이 중 3분의 2는 해외 전문가들이었다. 특히 제이슨 권 오픈AI 최고전략임원과 세계적 법학자인 크리스토퍼 유 펜실베이니아대학교(유펜) 교수가 참석해 관심을 모았다. 14일 업계에 따르면 국내에서 주도한 AI 국제 협력은 이번이 처음은 아니다. 이해진 네이버 대표가 지난 7월 젠슨 황 엔비디아 대표와 함께 AI 발전을 논의하는 등 글로벌 기술 혁신을 주도해왔다. 지난 5월에는 과학기술정보통신부가 영국 정부와 함께 서울 AI 정상회의를 주최하는 등 거버넌스 분야에서도 발전이 있었다. 그럼에도 이번 행사가 특별히 주목받는 이유는 민간·학계가 주도해 AI 거버넌스 논의를 총망라했다는 점이다. AI 기술이 국경을 초월하는 이슈인만큼 글로벌 정합성을 고려한 연사 구성과 주제 선정이 이뤄졌다. 특히 기존에 자주 다뤄진 AI 인권과 거버넌스뿐만 아니라 표준화·경쟁·저작권·프라이버시·가짜 정보 등 다양한 주제가 논의됐다. 임 교수는 "포괄적인 논의를 위해 하루 짜리로 계획했던 행사를 이틀로 늘렸다"며 "우선순위 때문에 다루지 못한 주제도 있다"고 말했다. 반응은 뜨거웠다. 이틀 내내 청중들이 자리를 가득 메웠고 예측한 인원보다 참가자가 많아 행사장 밖에도 원격 텔레비전과 자리가 마련됐다. 임 교수는 "국내 AI 규제와 거버넌스가 니치(Niche) 분야임에도 불구하고 자발적으로 참석한 외국인 청중들이 많았다"며 "서울 정상회의가 추구한 논의를 학계가 이은 이번 행사를 통해 한국이 기술뿐만 아니라 거버넌스도 주도하길 바란다"고 강조했다. '서울 AI 정책 컨퍼런스'의 성공 배경에는 SAPI의 글로벌 연구 네트워크가 있었다. 지난 2017년 창설 이후 SAPI는 다양한 국내·해외 연구진과의 협업으로 인적 네트워크를 구축해 왔으며 이번 행사에서 그 성과를 총체적으로 활용했다. 특히 임 교수는 "유펜 법전원 및 기술, 혁신 및 경쟁 센터(CTIC)와의 협업 경험이 세계적 석학인 크리스토퍼 유 교수를 초청할 수 있었던 배경"이라며 "유 교수 같은 스타 학자뿐만 아니라 기술·거버넌스 발전 현장에서 땀 흘리고 있는 젊은 신진 연구자들도 초청했다"고 설명했다. 이번 컨퍼런스에선 한국뿐만 아니라 미국, 유럽, 일본의 산·학·연 전문가들이 각자의 입장을 공유하며 AI 규제 철학의 차이를 논의하기도 했다. 유럽연합(EU)은 권역 내 통일성을 유지하고 회원국이 개별 법을 적용하지 않으려는 목표를 가지고 있다. 일본은 저출산과 고령화 문제를 고려한 연성 접근을 취하고 있다. 또 미국은 경쟁 기반의 실험적 접근을 채택했다. 임 교수는 "각 나라별로 상이한 AI 거버넌스 철학과 그 배경을 모두 살펴보며 고민해야 한다"며 "이를 또 경제, 정치, 사회, 행정, 안보, 문화 등 다양한 측면에서 감안할 때만 우리에게 맞는 AI 규제를 만들 수 있다"고 강조했다. 현재 AI 기술은 발전 초기 단계에 있으며 아직 본격적인 AI의 도입 역시 이뤄지지 않은 상태다. 생성 AI가 최초로 등장해 대중에게 자리잡은 것은 겨우 1년 반 전의 일이다. 또 대다수의 기업들은 아직 AI 전환(AX)을 시작하지 않고 있다. 임 교수는 "아직 우리는 다른 나라들의 혁신적 실험들을 참고하며 미래에 대비할 여유가 있다"며 "열매 '아보카도'가 너무 늦게 따도 맛이 없고 일찍 따도 먹지 못하듯 'AI'라는 과실을 제 때 딸 수 있도록 노력해야 한다"고 설명했다. 적시에 AI 거버넌스를 발전시키기 위해서는 국내 로컬 데이터가 매우 중요하다. 일례로 한국이 거대언어모델(LLM)을 발전시킬 수 있었던 데에는 기존의 한국어 데이터셋이 중요하게 작용했다. 임 교수는 "마찬가지로 우리 실정에 맞는 입법과 규제를 위해서도 우리 문화와 사회에 맞는 데이터가 필요하다"며 "한국 사회에 걸맞는 데이터를 확보할 때에야 비로소 우리를 위한 AI 규제를 입법할 실증적 근거를 마련할 수 있을 것"이라고 주장했다. 그러면서 "이번만큼은 추상적인 담론이나 해외 사례에 의존할 수 없다"며 "AI는 향후 우리의 먹거리로, 적절한 거버넌스와 기술을 발전시키는데 실패한다면 미래를 보장할 수 없게 된다"고 강조했다.
